Predator types, urbanization, and tree cover drive top-down control of herbivorous and carnivorous preys in an urban agroecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Prey-predator interactions hold significant importance, widely acknowledged as crucial processes within ecosystems. Yet, there is a scarcity of empirical data that effectively illustrates the influence of urbanization on such interactions. We performed a common garden experiment utilizing 1250 clay models to assess the predation risks faced by herbivorous and carnivorous prey in an urban agroecosystem in the southern Philippines. Our findings revealed significant differences in attack risks between the trophic levels, with herbivorous caterpillars (n = 246; 53.25%) experiencing higher predation rates compared to carnivorous lizards (n = 216; 46.75%). Interestingly, while the trophic level of the prey did not directly predict predation risk, the presence of predators showed significant effects. Arthropods emerged as the dominant predators of herbivorous prey compared to other predators, whereas mammalian predators predominantly attacked carnivorous prey. The landscape variable also had a strong influence on the risk of predation. We found that increasing tree cover was significantly related to increased predation risk, while built-up showed the opposite. Our research findings support the ‘increasing disturbance hypothesis’, suggesting that rising urbanization rates reduce predator diversity, resulting in a decrease and loss of predation pressure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».